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VaR方法比较与应用
作者:王家卉来源:《时代金融》2017年第26期
【摘要】本文基于同方股份有限公司股票收盘价格数据用历史模拟法、蒙特卡罗模拟法以及方差协方差法分别计算了VaR值,并进行了失效率检验和优缺点比较。结果表明:三种方法各有优缺点,在本文案例中,蒙特卡罗模拟法是最适用的。【关键词】VaRGARCH模型失效率检验一、引言在1980s末,度量市场风险的VaR方法开始兴起,并受到摩根大通、巴塞尔银行监管委员会1、美国证券交易委员会等各种金融和非金融机构甚至监管机构的广泛关注。近年来,国内也开始引进VaR这一风险计量工具,并对有关理论问题做了初步探讨。例如,姚刚(1998)2、彭寿康(2003)3、徐炜(2008)4、江涛(2010)5分别探讨了VaR的涵义、计算方法与实际应用。VaR是在一定置信水平和一定持有期内,某一金融资产或组合在正常的市场条件下所面临的最大潜在损失额。实际计算时,需要首先识别影响某项资产或证券投资组合的基本市场利率和价格即市场因子并将资产或证券投资组合表示成市场因子的函数;然后预测市场因子的波动性;接着根据市场因子的波动估计资产的价值变化及其概率分布;最后计算出VaR。计算VaR的三种基本方法分别是历史模拟法、蒙特卡罗模拟法和方差协方差法。历史模拟法假定变量变化的未来路径与历史路径完全一致,利用变量的历史数据集,来模拟其下一个时期可能存在的分布情况。蒙特卡罗模拟法则假定拟考察变量的未来变化路径服从某个既定的随机模型,利用该模型来模拟变量的未来变化路径,通过足够多次数的模拟从而获得其在下一个时期模拟分布情况。方差协方差法假定拟考察变量变化的未来路径服从于某种既定分布,然后通过估计相关参数来直接获取该远期分布。在实际情形中,资产收益率的一个大波动后面往往跟随着一些大的波动,而一个小的波动后面往往跟随着另一些小波动,这种现象被称为波动集聚性。显然,它体现了外部冲击对金融资产价格波动的持续性影响。此时,符合GARCH模型的使用条件。二、实证分析本文使用同方股份有限公司2015年3月2号至2016年4月29日每个交易日的收盘价格数据,样本量为278。置信水平为99。本文只考虑股价本身的变动,不引入其他因子,为简化运算假定股票数为1股,故股票损益RtPtPt1。预测在下一个交易日投资者的最大损失是多少?历史模拟法:利用历史数据计算出损益后作出损益的直方图,计算出VaR247。
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